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锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
时间反演波束赋型在Massive中应用
“新型多天线传输技术”是5G移动通信系统亟待研究的关键问题之一。孕育其中的3D-MIMO技术则是亟需攻克的难点之一。据此，本技术成果依据3D-MIMO技术中的多用户智能波束赋型，研究Massive MIMO阵列对5G系统波束赋型性能的影响。TR通信可以利用复杂环境中的丰富多径来提高系统的信道容量，减小误码率等等。并且TR的空间聚焦特性能精确定位用户终端，所以TR Massive MIMO通信系统可以用在受阴影衰落较大的地区，例如位于密集高大建筑楼群的低层用户，由于巨大的建筑物遮挡阴影损耗，要想实现设备到设备之间的直接通讯很困难，而TR技术可以精确定位到传输终端，达到普通波束赋形达不到的效果。类似的环境还有山区高大山群的阴影衰落，信号衰减大的森林地区等等。此外，TR通信能够利用复杂环境中的丰富多径来提高通信系统的性能，所以在电磁波反射路径多的环境，自然环境比如地下车库，隧道等，人造环境比如模拟体验太空舱，金属装饰风格的办公室或者住宅等（见下图2）。在这些多径异常丰富的环境下，移动终端经常会出现接收不到信号等，这也是秉承随时随地接入网络宗旨的5G蜂窝移动通信系统亟待解决的问题。
电子科技大学
2021-04-10
基于 AIS 目标指示的电离层参数反演方法
本发明公开一种基于 AIS 目标指示的电离层参数反演方法。基于 AIS 获得海上船舶目标位置和运动 信息;基于天波雷达回波谱结合 AIS 目标指示区域检测疑似船舶目标;将雷达探测船舶目标与 AIS 指示 船舶进行相关、融合和匹配，获得雷达船舶目标群路径;基于天波雷达后向散射探测船舶目标定位需要 的准抛物电离层模型;建立雷达船舶目标群路径均方误差方程;基于优化求解算法获得电离层参数最优 解。本发明无需更多的专业电离层探测设备，即可获得电离层参数模型，减少了设备量和装备成本。由 于船舶自动识别系统能实时提供海上大量船舶的静态和动态信息，作为参数反演算法输入数据多，不仅 提高了电离层参数的反演精度和稳定性，还提高电离层参数反演空间分辨率。
武汉大学
2021-04-13
人体姿态估计算法
北京体育大学沈燕飞科研团队使用人体姿态估计算法，对击剑比赛过程中两名选手的身体各环节和关节的运动进行的智能识别。工手动标记数据等方法，更为高效，可应用于海量体育视频数据的分析和未来的体育大数据的构建。
北京体育大学
2021-04-10
抗体药物设计平台算法
简介：
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。
我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。
优势：
1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍
2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率
3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1%
图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证
中国人民大学
2021-05-15
抗体药物设计平台算法
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。 优势：1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
中国人民大学
2021-04-10
抗体药物设计算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。
中国人民大学
2021-04-10
抗体药物设计算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)
挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。
已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。
中国人民大学
2021-05-11
基于TLD算法和步态算法的六足多地形追踪机器人
机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
柳佳乐
自动化18-2
2018-2022
刘浩峰
计算机科学与技术18-7
2018-2022
石少勇
测控技术与仪器18-2
2018-2022
栾广鑫
电气工程及其自动化18-5
2018-2022
李明晶
测控技术与仪器18-1
2018-2022
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
杨洪涛
机械工程学院
教授
精密测试技术、仪器精度理论及应用、自动化测控系统
凌六一
电气与信息工程学院
教授
智能信息处理、光电检测及环境光谱探测技术
苏树智
计算机科学与工程学院
副教授
人工智能、模式识别、机器视觉、信息融合、深度学习等领域
四、项目简介
目前，机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。为此，本团队充分利用六足机器人高稳定性和多地形适应性的优势，应用激光雷达、深度相机和其他辅助传感器，设计仿生六足煤矿救援机器人，结合SLAM、A*、ROS等先进技术，实现矿井灾后局部复杂环境的三维地图构建、地形障碍物识别以及机器人自主路径规划。机器人所获信息实时无线传输至上位机，帮助救援人员快速制定科学有效的救援方案。
安徽理工大学
2022-07-25
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15